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白城市(通榆县、镇赉县、洮南市、大安市、洮北区)








吴忠市(红寺堡区、盐池县、同心县、青铜峡市、利通区)








阿克苏地区(沙雅县、柯坪县、库车市、阿克苏市、温宿县、新和县、拜城县、阿瓦提县、乌什县)








昌都市(江达县、八宿县、边坝县、丁青县、贡觉县、卡若区、左贡县、芒康县、察雅县、类乌齐县、洛隆县)  铁岭市(银州区、西丰县、调兵山市、昌图县、铁岭县、清河区、开原市)








巴彦淖尔市(乌拉特后旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗、磴口县、乌拉特中旗、五原县)








温州市(文成县、洞头区、瑞安市、乐清市、瓯海区、龙港市、永嘉县、苍南县、龙湾区、鹿城区、平阳县、泰顺县)








普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、西盟佤族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县)








昌吉回族自治州(奇台县、阜康市、呼图壁县、昌吉市、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、玛纳斯县)  商丘市(梁园区、夏邑县、宁陵县、永城市、睢阳区、睢县、民权县、柘城县、虞城县)








郑州市(中原区、二七区、新郑市、金水区、惠济区、上街区、巩义市、登封市、管城回族区、新密市、荥阳市、中牟县)








邯郸市(磁县、肥乡区、永年区、成安县、大名县、广平县、丛台区、峰峰矿区、鸡泽县、涉县、复兴区、临漳县、魏县、曲周县、馆陶县、邯山区、武安市、邱县)








扬州市(宝应县、广陵区、仪征市、邗江区、高邮市、江都区)








常德市(鼎城区、桃源县、安乡县、澧县、武陵区、临澧县、津市市、石门县、汉寿县)








衡水市(阜城县、深州市、饶阳县、桃城区、故城县、枣强县、景县、武邑县、武强县、安平县、冀州区)








文山壮族苗族自治州(西畴县、马关县、砚山县、富宁县、麻栗坡县、文山市、丘北县、广南县)








徐州市(丰县、云龙区、新沂市、邳州市、睢宁县、泉山区、铜山区、沛县、贾汪区、鼓楼区)








巴中市(南江县、恩阳区、平昌县、通江县、巴州区)








信阳市(潢川县、商城县、平桥区、浉河区、固始县、淮滨县、新县、罗山县、息县、光山县)








邢台市(临城县、任泽区、宁晋县、沙河市、平乡县、内丘县、临西县、新河县、巨鹿县、南和区、隆尧县、威县、南宫市、广宗县、襄都区、清河县、信都区、柏乡县)








通化市(梅河口市、辉南县、东昌区、柳河县、集安市、通化县、二道江区)








日喀则市(康马县、岗巴县、聂拉木县、定日县、昂仁县、南木林县、萨迦县、桑珠孜区、仲巴县、谢通门县、白朗县、亚东县、吉隆县、萨嘎县、仁布县、拉孜县、江孜县、定结县)








绵阳市(平武县、游仙区、三台县、安州区、北川羌族自治县、涪城区、江油市、盐亭县、梓潼县)








宿州市(砀山县、萧县、泗县、灵璧县、埇桥区)








延安市(延长县、富县、吴起县、延川县、黄陵县、甘泉县、安塞区、宝塔区、志丹县、子长市、宜川县、洛川县、黄龙县)








太原市(清徐县、尖草坪区、阳曲县、万柏林区、迎泽区、小店区、古交市、娄烦县、晋源区、杏花岭区)








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儋州市








呼和浩特市(武川县、回民区、和林格尔县、托克托县、玉泉区、清水河县、土默特左旗、赛罕区、新城区)
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滁州市(南谯区、天长市、定远县、全椒县、琅琊区、凤阳县、来安县、明光市)








佳木斯市(抚远市、桦南县、汤原县、富锦市、桦川县、前进区、向阳区、同江市、东风区、郊区)








盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)








濮阳市(华龙区、南乐县、范县、台前县、濮阳县、清丰县)  昆明市(富民县、东川区、五华区、安宁市、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、宜良县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、西山区、嵩明县、盘龙区、呈贡区、晋宁区)








固原市(泾源县、隆德县、原州区、彭阳县、西吉县)








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保山市(施甸县、隆阳区、腾冲市、龙陵县、昌宁县)  漳州市(华安县、诏安县、东山县、南靖县、平和县、漳浦县、龙文区、长泰区、龙海区、云霄县、芗城区)








合肥市(肥西县、巢湖市、庐阳区、庐江县、瑶海区、长丰县、肥东县、包河区、蜀山区)








吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)








三沙市(南沙区、西沙区)江门市(台山市、恩平市、江海区、新会区、蓬江区、鹤山市、开平市)








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迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)








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黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、晴隆县、兴义市、贞丰县、安龙县、望谟县、普安县、册亨县)








阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)








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山南市(扎囊县、洛扎县、浪卡子县、乃东区、琼结县、曲松县、桑日县、隆子县、措美县、贡嘎县、错那市、加查县)








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临沧市(永德县、凤庆县、云县、镇康县、沧源佤族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)








大连市(长海县、普兰店区、金州区、西岗区、中山区、瓦房店市、甘井子区、旅顺口区、沙河口区、庄河市)








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  2025年4月21日,第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”在河北廊坊成功开幕。此次会议由中国核学会指导、中国核学会核聚变与等离子体物理分会主办、新奥集团承办。会议吸引了核聚变与人工智能领域的逾200位专家学者和科研精英齐聚一堂,共同探讨AI加速核聚变商业化的有效路径,为全球能源转型出谋划策。

第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”会场

  在为期三天的会议中,专家们围绕人工智能技术在核聚变领域的应用,包括装置运行控制、工程技术、数据分析等关键环节的赋能潜力展开深度研讨。

  奥氢硼聚变重大突破 鼓舞聚变科研

  就在本次会议开幕前的4月16日,新奥集团能源研究院的球形环氢硼聚变装置“玄龙-50U”取得重大技术突破,在国际上首次实现氢硼聚变等离子体100万安培放电。

  新奥能源研究院院长刘敏胜博士在会议开场致辞中,对新奥商用聚变能源技术路线和“玄龙-50U”实验的最新重大突破进行了深入介绍。他表示:“‘玄龙-50U’兆安电流实验成功解决了电流产生和维持过程中的关键技术难题,让等离子体电流达到1MA,温度达到四千万度。这是全球首次实现兆安级氢硼等离子体放电。该成果验证了氢硼燃料在磁约束条件下实现高参数放电的科学可行性”。

  新奥的此项技术突破标志着中国在球形环氢硼聚变研究领域跃入高参数运行的新阶段,跻身国际先进行列,成为聚变商业化进程的重要里程碑。

  这次新奥聚变的突破也得到专家们的认可。中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所党委书记李永革在开幕式上也表示:“中国环流三号托卡马克实现双亿度等离子体放电、新奥集团‘玄龙-50U’装置实现国际首次氢硼等离子体100万安培放电等近期重大成果极大鼓舞了聚变科研人员,相信在未来,受控核聚变技术的突破将从根本上解决人类的能源问题”。

新奥聚变实验装置“玄龙-50U”实现兆安级等离子体电流

  新奥“5+N”方案利用AI加速聚变研究

  参加此次会议的专家们普遍认为,人工智能凭借高效处理海量实验数据、精准模拟复杂核聚变反应过程的能力,将大幅缩短研发周期、降低成本,已然成为核聚变商业化的“加速器”。人工智能可革新聚变研发范式,在控制调优、实验设计等方面提升效率,聚变能源也能为人工智能发展提供强大的能源支撑。

  新奥近年来在聚变智能的应用探索中成绩优异,借助数智球形环等载体,将聚变装置知识数字化,结合人工智能技术,满足聚变反应堆全生命周期管理需求,有力地推动了球形环氢硼聚变技术研发。

  在等离子体破裂预测方面,新奥建立数据库并上线模型,召回率达83.3%,误报率5.3%,可提前30ms进行预测;中性束调优应用机器学习算法,预测打火准确率超90%,2025年,新奥还将扩大参数范围预测并实现自动化、智能化;此外,新奥还开展了诊断集成分析和平衡设计等项目,为聚变领域的发展注入了强大动力。

  新奥在2024年制订了3个层次的聚变人工智能实施策略,2025年进一步优化为“5+N”实施方案。“5”是智能控制、聚变智能体、数字孪生等致力于用人工智能解决新奥聚变商业化核心问题的5个方向,“N”是等离子体破裂预测、中性束调优、诊断集成分析等人工智能与聚变技术领域的N个融合应用。同时,新奥根据外部大模型技术的发展趋势,专注“数据-应用”两端,充分利用开源模型资源推动自身发展。

  新奥还坚持生态合作路径,与北京大学、南开大学等高校进行战略合作,成立聚变智能联合实验室,开展聚变物理与人工智能学科交叉研究,为行业培养高端后备人才,全力加速聚变技术突破的步伐。

新奥聚变实验装置“玄龙-50U”

  研发投入数十亿元新奥矢志加速聚变商业化

  在会议期间,与会专家们还实地参访了新奥能源研究院的聚变实验室,深入了解新奥在核聚变领域的研发能力。

  回溯新奥的聚变研发历程,新奥从2017年开始进入聚变能源研究领域。在技术研发投入方面,新奥已累计投入数十亿元,组建了300余人的国际化、高层次的聚变研发团队,形成坚实的科研力量。其自主设计建造的我国首座中等规模球形环物理实验装置“玄龙-50”,历经4年稳定运行后,于2024年升级为“玄龙-50U”,快速跻身大型磁约束实验平台先进行列。

  此次实现100万安培放电突破的“玄龙-50U”装置,在实验中采用高浓度氢硼燃料,成功攻克球形环等离子体电流高效产生的技术难题。这一成果,让新奥在全球核聚变研究领域脱颖而出。对比国际上其他研究机构,美国核聚变能源企业(TAETechnologies)与日本国立聚变科学研究所(NIFS)合作,在2023年虽实现氢硼聚变实验,但未达百万安培级电流,“玄龙-50U”凭借此次突破,成为全球首个实现该成果的装置。目前,新奥正并行推进整体参数国际领先的下一代氢硼热核聚变实验装置“和龙-2”的建设,预计2027年建成。

  此次会议的成功举办,为核聚变与人工智能领域科技人员搭建起综合性交流平台,深化了两大领域的技术融合应用,也为学术界与产业界协同发展创造新契机。随着AI与核聚变技术融合不断深入,新奥集团也将持续协同各方共同发力,加速推进聚变能源商业化进程,为全球能源结构转型与可持续发展带来新的希望。

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